Wie kann ich die erweitern Sie die Ausgabe anzeigen, um zu sehen, mehr Spalten?

Update: Pandas 0.23.4 ab

Dies ist nicht notwendig, pandas autodetects die Größe des terminal-Fenster, wenn Sie pd.options.display.width = 0. (Für ältere Versionen siehe unten.)

pandas.set_printoptions(...) ist veraltet. Verwenden Sie stattdessen pandas.set_option(optname, val) oder gleichwertig pd.options.<opt.hierarchical.name> = val. Wie:

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)

Hier ist die Hilfe für set_option:

set_option(pat,value) - Setzt den Wert der angegebenen option 

Verfügbare Optionen: 
display.[chop_threshold, colheader_justify, column_space, date_dayfirst, 
date_yearfirst, Codierung, expand_frame_repr, float_format, Höhe, 
line_width, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, 
max_rows ein, max_seq_items, mpl_style, multi_sparse, notebook_repr_html, 
pprint_nest_depth, Präzision, Breite] 
- Modus.[sim_interactive, use_inf_as_null] 

Parameter 
---------- 
pat - str/regexp sollte mit einer einzigen option. 

Hinweis: teilweise übereinstimmungen werden unterstützt, für die Bequemlichkeit, aber es sei denn, Sie verwenden die 
voller name der option (z.B. x.y.z.option_name), Ihren code brechen kann in Zukunft 
Versionen, wenn neue Optionen mit ähnlichen Namen eingeführt werden. 

Wert - neuer Wert der option. 

Gibt 
------- 
Keiner 

Wirft 
------ 
KeyError wenn keine solche option vorhanden ist 

display.chop_threshold: [default: None] [momentan: Keine] 
: float-oder Keiner 
wenn Sie auf einen float Wert, float-Werte, die kleiner als die VORGEGEBENE Schwelle überschreitet 
wird angezeigt, als genau 0 von repr und Freunde. 
display.colheader_justify: [Standard: nach-rechts] [momentan: Recht] 
: 'Links'/'rechts' 
Steuert die Begründung der Spaltenüberschriften. verwendet DataFrameFormatter. 
display.column_space: [default: 12] [momentan: 12]Keine Beschreibung vorhanden. 

display.date_dayfirst: [default: False] [momentan: False] 
: boolean 
Wenn True, Drucke und analysiert Daten mit dem ersten Tag, zB 20/01/2005 
display.date_yearfirst: [default: False] [momentan: False] 
: boolean 
Wenn True, Drucke und analysiert Daten mit dem Jahr zuerst, zB 2005/01/20 
display.Codierung: [default: UTF-8] [momentan: UTF-8] 
: str/unicode 
Standardmäßig der erkannten Kodierung der Konsole. 
Gibt die Kodierung für strings verwendet werden zurückgegeben, die von to_string, 
diese sind in der Regel strings sein soll auf der Konsole angezeigt. 
display.expand_frame_repr: [default: True] [momentan: True] 
: boolean 
Ob drucken Sie die volle DataFrame repr für Breite DataFrames 
über mehrere Zeilen, `max_columns` ist immer noch respektiert, aber die Ausgabe wird 
wrap-around-über mehrere "Seiten", wenn diese Breite überschreitet " display.width`. 
display.float_format: [default: None] [momentan: Keine] 
: callable 
Die aufrufbaren annehmen sollte, eine floating-point-Zahl und zurück 
ein string mit dem gewünschten Zahlenformat. Dies wird verwendet, 
in einigen Orten wie SeriesFormatter. 
Siehe core.format.EngFormatter für ein Beispiel. 
display.Höhe: [Standard: 60] [momentan: 1000] 
: int 
Veraltet. 
(Veraltet, verwenden Sie " display.Höhe " statt.) 

display.line_width: [default: 80] [momentan: 1000] 
: int 
Veraltet. 
(Veraltet, verwenden Sie " display.width` statt.) 

display.max_columns: [default: 20] [momentan: 500] 
: int 
max_rows ein und max_columns werden verwendet, __repr__ () - Methoden zu entscheiden, wenn 
to_string() oder info() wird verwendet, um das Rendern eines Objekts zu einem string. Im Falle 
python/IPython ist ausgeführt in einem terminal, dies kann auf 0 gesetzt werden und pandas 
richtig erkennt automatisch die Breite der Klemme und swap auf einen kleineren 
format bei allen Spalten nicht passen würde vertikal. Das IPython notebook, 
IPython qtconsole, oder im LEERLAUF nicht in einem terminal ausführen und deshalb ist es auch nicht 
möglich richtigen auto-Erkennung. 
"None" - Wert bedeutet unbegrenzt. 
display.max_colwidth: [default: 50] [momentan: 50] 
: int 
Die maximale Breite in Zeichen einer Spalte in der repr von 
ein Pandabären-Daten-Struktur. Wenn die Spalte überläuft, ein "..." 
Platzhalter eingebettet ist in die Ausgabe. 
display.max_info_columns: [default: 100] [momentan: 100] 
: int 
max_info_columns verwendet wird, in DataFrame.info Methode, um zu entscheiden, wenn 
pro Spalte Informationen gedruckt werden. 
display.max_info_rows: [default: 1690785] [momentan: 1690785] 
: int oder Keiner 
max_info_rows ist die maximale Anzahl von Zeilen, für die ein frame wird 
führen Sie eine null-check auf Spalten, die als repr ' Ing An einer Konsole. 
Der Standardwert ist 1.000.000 Zeilen. Also, wenn Sie einen DataFrame mehr 
1.000.000 Zeilen wird es keine null-Prüfung auf 
Spalten und so die Darstellung wird viel weniger Zeit, um 
Anzeige in eine interaktive Sitzung. Der Wert None bedeutet, dass immer 
führen Sie eine null-check, wenn repr ' Ing. 
display.max_rows ein: [Standard: 60] [momentan: 500] 
: int 
Dieser setzt die maximale Anzahl von Zeilen, die pandas sollte die Ausgabe beim drucken 
aus verschiedenen Ausgang. Zum Beispiel, dieser Wert bestimmt, ob die repr() 
für ein dataframe druckt voll-oder nur eine Zusammenfassung repr. 
"None" - Wert bedeutet unbegrenzt. 
display.max_seq_items: [default: None] [momentan: Keine] 
: int oder Keiner 

wenn pretty-printing eine lange Sequenz, dann nicht mehr `max_seq_items` 
gedruckt werden wird. Wenn Elemente werden ausgefiltert, Sie wird gekennzeichnet durch den Zusatz 
von "...", um den resultierenden string. 

Wenn es auf None gesetzt, die Anzahl der Elemente gedruckt werden, ist unbegrenzt. 
display.mpl_style: [default: None] [momentan: Keine] 
: bool 

Die Einstellung 'default' ändern die rcParams verwendet, die von matplotlib 
geben plots eine weitere angenehme visuelle Stil standardmäßig. 
Einstellung auf None/False setzt die Werte auf Ihren ursprünglichen Wert. 
display.multi_sparse: [default: True] [momentan: True] 
: boolean 
"sparsify" MultiIndex-display (keine Anzeige wiederholt 
Elemente in der äußeren Ebenen innerhalb von Gruppen) 
display.notebook_repr_html: [default: True] [momentan: True] 
: boolean 
Wenn True, IPython notebook wird html-Darstellung für 
pandas-Objekte (wenn es verfügbar ist). 
display.pprint_nest_depth: [default: 3] [momentan: 3] 
: int 
Steuert die Anzahl der verschachtelten Ebenen zu verarbeiten, wenn pretty-printing 
display.Präzision: [default: 7] [momentan: 7] 
: int 
Floating-point-Ausgang Genauigkeit (Anzahl der signifikanten stellen). Dies ist 
nur ein Vorschlag 
display.Breite: [default: 80] [momentan: 1000] 
: int 
Breite der Anzeige in Zeichen. Im Falle von python/IPython laufen in 
ein terminal kann dies auf None gesetzt und pandas wird korrekt automatisch erkennen 
der Breite. 
Beachten Sie, dass das IPython notebook, IPython qtconsole, oder im LEERLAUF laufen nicht in einer 
terminal, und daher ist es nicht möglich, richtig zu erkennen die Breite. 
- Modus.sim_interactive: [default: False] [momentan: False] 
: boolean 
Ob zu simulieren interaktiven Modus für die Zwecke der Prüfung 
- Modus.use_inf_as_null: [default: False] [momentan: False] 
: boolean 
True bedeutet, dass behandeln Keine, NaN, INF, -INF als null (der alte Weg), 
False bedeutet, dass Keine und NaN null sind, aber INF, -INF sind nicht null 
(der neue Weg). 
Rufen def: pd.set_option(self, *args, **kwds) 

EDIT: ältere version Informationen, vieles davon ist veraltet.

Als @bmu erwähnt, pandas erkennt automatisch (standardmäßig) die Größe des Anzeigebereichs an, eine Ansicht "Zusammenfassung" wird verwendet, wenn ein Objekt repr nicht auf das display passen. Sie erwähnten die Größe des IDLE-Fenster, keine Wirkung. Wenn Sie print df.describe().to_string() passt es auf das IDLE-Fenster?

Die terminal-Größe wird bestimmt, indem pandas.util.terminal.get_terminal_size() (veraltet und wird entfernt), dieser liefert ein Tupel mit den (width, height) des Displays. Nimmt der Ausgang entsprechend der Größe der Ihre IDLE-Fenster? Es könnte ein Problem sein (da war man vor, wenn mit einem terminal in emacs).

Beachten Sie, dass es möglich ist, umgehen Sie die automatische Erkennung, pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10) nie zur zusammenfassungsansicht wechseln, wenn die Anzahl der Zeilen, Spalten überschreitet nicht die Grenzen.

InformationsquelleAutor Wouter Overmeire

Wenn Sie Optionen festlegen möchten, vorübergehend die Anzeige einer großen DataFrame, die Sie verwenden können,option_context:

with pd.option_context('display.max_rows', -1, 'display.max_columns', 5):
    print df

Option Werte werden automatisch wiederhergestellt, sobald Sie beenden die with block.

InformationsquelleAutor jezrael

Nur mit diesen 3 Zeilen für mich gearbeitet:

pd.set_option('display.max_columns', None)  
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('max_colwidth', -1)

Anaconda /Python 3.6.5 /pandas: 0.23.0 /Visual Studio-Code-1.26

InformationsquelleAutor arispen

Können Sie die Ausgabe-display passend zu Ihrem aktuellen terminal-Breite:

pd.set_option('display.width', pd.util.terminal.get_terminal_size()[0])

InformationsquelleAutor Wilfred Hughes

Entsprechend der docs für v0.18.0, wenn Sie in einem terminal (also nicht iPython notebook, qtconsole oder im LEERLAUF), es ist ein 2-liner zu haben Pandas auto-detect Ihre Bildschirm-Breite und-Anpassung on-the-fly mit, wie viele Spalten es zeigt sich:

pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')
pd.set_option('display.max_columns', 0)

InformationsquelleAutor hamx0r

Ich verwendet diese Einstellungen bei der Skalierung der Daten ist hoch.

# environment settings: 
pd.set_option('display.max_column',None)
pd.set_option('display.max_rows',None)
pd.set_option('display.max_seq_items',None)
pd.set_option('display.max_colwidth', 500)
pd.set_option('expand_frame_repr', True)

Finden Sie in der Dokumentationhier

InformationsquelleAutor debaonline4u

Wenn Sie nicht zu verwirren wollen mit Ihrer display-Optionen, und Sie wollen einfach nur, um zu sehen, diese eine bestimmte Liste von Spalten ohne ausbau aus jeder dataframe Sie sehen, könnten Sie versuchen:

df.Spalten.Werte

InformationsquelleAutor user11052564